IBMとCoreWeave、エージェント実行の隔離制御を共同設計

AIの開発現場では、モデルを学習させるだけでは完結しなくなっている。強化学習では、学習途中のチェックポイントを推論に読み込み、何かを実行させて測定する段階が加わる。Belgodere氏の言葉どおり、これは「テスト段階」であり、計算資源を大量に使う学習系の基盤に、ツールやストレージ、他のサービスとやり取りする実行系の仕事を同居させることを意味する。

IBM ResearchがGraniteファミリーのモデル開発で大規模な計算基盤を必要としたことが、CoreWeaveとの関係の出発点になった。次の世代のハードの冷却と電力の要求が背中を押し、H100クラスタを空間の確保から自前で構築する大仕事につながったと同氏は振り返る。関係はその後、アイデンティティ管理やワークロード制御の共同設計へ広がり、IBMの内部ID体系をCoreWeaveへ拡張する要件をIBMが示し、数度の反復で実装を練り上げた。

同氏は、この領域を「トップからボトムまでのサプライチェーン問題」と位置づける。ハードやファームウェア、カーネル、コード、データの来歴に加え、エージェントの世界ではイメージの来歴まで問われる。隔離の設計を初期に誤ると、過剰なネットワーク設備を買うか、後から総取り替えするかのコストが生じる。性能とセキュリティのどちらをどこで優先するか、その線引きを早い段階で決められるかが、エージェント運用の実現性を左右するとみられる。